Spelling suggestions: "subject:"skyfallskartering""
1 |
The influence of spatial variations in rain intensity for cloudburst modelling : a case study of the Gävle cloudburst / Effekten av spatiala variationer i regnintensitet inom skyfallsmodellering : en fallstudie av GävleskyfalletJeppsson Stahl, Fanny January 2022 (has links)
With an intensification of heavy rain events in a changing climate and a rapid urbanization the risk for pluvial flooding is increasing in our societies. Pluvial flooding, which is formed when the rainfall rate exceeds the infiltration or drainage rate, can occur rapidly and cause great damages, large economic losses and possibly risk human lives. This kind of flooding is difficult to predict since it is caused by short-term and often local processes, but preventive measures and more robust infrastructure developed over the last decades have decreased the risk of the most severe damages. One way to prevent damage is to map risk areas and take measures by performing a cloudburst modelling, which can be done as a 2D hydraulic modelling. Common practice in cloudburst modelling today is to use a uniform design storm, often the Chicago Design Storm (CDS), with the same hyetograph applied evenly over the whole model area. Even though rain is not spatially uniform this assumption might be valid for more stratiform frontal rain. Intense rain events however have a higher spatial variation in rain intensity, and an assumption like this might significantly affect the results. This study aimed to investigate the effect of the spatial variation in rain intensity on the modelled hydraulic response from an intense rain event. It was performed through a case study of the cloudburst in Gävle, Sweden, in August 2021. A 2D hydraulic model of the city was prepared in the software MIKE 21 Flow Model FM and the cloudburst event was simulated with a spatially varied rainfall input, based on radar data from the event with a 2x2 km resolution, and with spatially uniform rainfall input both with the temporal variation in rain intensity from the event and with a Chicago Design Storm, all with the same total volume. The scenarios were evaluated in terms of proportion of the model area being flooded, the average maximum flooding depth and by mapping the difference in flooding depth over the whole area. The results showed that the spatial variation of rainfall input had a significant effect on the hydraulic response in the city and that assuming a uniform rainfall might lead to an underestimation of the flooding depths in parts of the model area compared to a varied one. The average flooding depth was only a few percent higher for the spatially varied rain compared to the uniform rain with a similar time variation, but in large central areas of the city the model with the uniform rain underestimated the maximum flooding depth by 5-35%. The uniform CDS rain was seen to both over- and underestimate the flooding depth, but in the central and flooded parts of the city underestimation dominated. This points out a risk of using uniform design storms in cloudburst modelling, since a spatially varied rain of the same volume could give more severe effects than the simulated response and that using a uniform design storm potentially introduces an uncertainty in the modelled results that could be important to point out and further quantify. / Med en intensifiering av häftiga regnväder i ett förändrat klimat och en allt snabbare urbanisering ökar risken för pluviala översvämningar i våra samhällen. Pluviala översvämningar, som skapas av att regnintensiteten är högre än infiltrations- eller dräneringshastigheten, kan uppstå plötsligt och orsaka stora skador, ekonomiska förluster och även i värsta fall riskera människoliv. Denna typ av översvämning är svår att förutse eftersom den orsakas av snabba och ofta lokala processer, men förebyggande åtgärder och mer robust infrastruktur som har utvecklats de senaste decennierna har minskat risken för de allvarligaste skadorna. Ett sätt att förebygga skador är att kartera riskområden genom skyfallsmodellering, till exempel med en tvådimensionell hydraulisk modell. Praxis idag är att använda spatialt uniforma typregn vid skyfallsmodellering, där samma hyetograf appliceras jämnt över hela modellområdet. Detta antagande kan ge giltiga resultat för mer stratiforma frontregn, men intensiva regn, skyfall, har generellt sett en hög spatial variation i intensiteten vilket gör att antagandet skulle kunna påverka resultatet signifikant. Denna studie syftade till att undersöka effekten av den spatiala variationen i regnintensitet på den simulerade hydrauliska responsen från ett intensivt regn och den utfördes som en fallstudie av skyfallet i Gävle 17-18 augusti 2021. En 2D hydraulisk modell av Gävle förbereddes i programmet MIKE 21 Flow Model FM och simuleringar utfördes med en spatialt varierad regnindata, baserad på radardata från tillfället med en 2x2 km upplösning, och med spatialt uniforma regnindata både med den verkliga tidsvariationen och med en Chicago Design Storm (CDS), alla med samma totala volym. Skillnaden mellan scenarierna utvärderades genom att jämföra andel översvämmat modellområde, medel av maximala översvämningsdjupet och en kartering av skillnaden i översvämningsdjup över hela modellområdet. Resultaten visade att den spatiala variationen i regnindatan hade en signifikant effekt på den simulerade hydrauliska responsen i staden och att antagande om uniform regnintensitet kan leda till en underskattning av översvämningsdjupen i modellområdet jämfört med ett varierat regn. Medelvärdet av översvämningsdjupet var endast några procent högre för det spatialt varierade regnet, men i stora centrala områden underskattade modellen med det uniforma regnet det maximala översvämningsdjupet med 5-35 %. Det uniforma CDS-regnet både under- och överskattade översvämningsdjupet, men i centrala och översvämmade områden var det större delar som underskattades. Detta visar på en risk med att använda uniforma typregn i skyfallsmodellering, då ett spatialt varierat regn med samma volym skulle kunna ge betydligt allvarligare effekter än de som modellen har visat och att användandet av uniforma testregn potentiellt inför en osäkerhet i resultaten som är viktig att poängtera och även att vidare undersöka och kvantifiera.
|
Page generated in 0.0753 seconds